BLEの時系列RSSIに基づく人流クラスタを使用した移動方向と人数の推定

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2023-11-16
• タイトル: BLEの時系列RSSIに基づく人流クラスタを使用した移動方向と人数の推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Estimation of movement direction and number of people using human flow clusters based on BLE time-series RSSI
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: Bluetooth Low Energy（BLE）,人流推定,IoT,スマートシティ,機械学習
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学／理化学研究所
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学／理化学研究所
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学／理化学研究所
• 著者名: 後藤, 逸兵; 上田, 健太郎; 松田, 裕貴; 諏訪, 博彦; 安本, 慶一
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 都市計画や商業施設の最適化に際し，人流解析は不可欠である．現在，カメラベースの人流解析手法が広く採用されているが，これに伴う高いコストやプライバシーの問題が浮き彫りになっている．これらの問題を解決する新たなアプローチとして，BLE（Bluetooth Low Energy）を活用した手法が多数提案されている．しかし，多くの先行研究は空間の混雑度に重点を置いており，移動方向の分析は十分に行われていない．本研究では，移動方向を捉えるために２台の BLE センサを用いた移動方向（上向き，下向き）を考慮した通行量推定手法を提案する．提案手法では，2 台のセンサから得られる時系列データを基に，データ間の差分を作成しクラスタリングを行い，各クラスタに所属する BLE アドレス数を特徴量として通行量を推定する．本手法の有効性を評価するため，大阪府の御堂筋で実験を行い，5 分単位の通行量の評価を行なった．その結果，クラスタリングを用いた提案手法では，上向き・下向き・全体の通行量に対してそれぞれ平均絶対誤差 20.8，16.3，22.9 で推定できることを示した．
• 書誌情報: ワークショップ2023 （CN Workshop 2023) 論文集; 巻 2023, p. 17-23, 発行日 2023-11-16
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会